NVIDIA 发布 Kumo Relational 关系型基础模型,无需训练即可预测
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
IBM 更新 Granite Speech 系列,新增 granite-speech-5.0-2b,并修订 granite-speech-5.0-470m-turboctc 和 granite-speech-4.1-2b-plus。
NVIDIA 发布多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),以 MOMENT-1-large 为骨干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,编码器与嵌入层权重冻结。
NVIDIA 推出 Kumo Anomaly(原 NV-Tesseract AD-Diffusion),一个基于扩散模型的多变量时间序列异常检测模型,约 800 万参数,以 Apache 2.0 许可开源,代码与权重分别为 NVIDIA/Kumo-TS 和 nvidia/Kumo-Anomaly。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化设计。
推荐理由:原文给出 RFD4-Proteina 的开放获取渠道和四类基准测试结果,读者可据此判断蛋白质设计模型与科学智能体的结合方式。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo 结构化数据基础模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 与 Ising。
推荐理由:原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开放模型线及各自落地伙伴,便于比较英伟达开放模型组合的覆盖范围。
NVIDIA 扩展 Nemotron Retriever 系列,发布 Nemotron 3.5 Embed 8B BF16、1B BF16、1B NVFP4,Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及 631M 参数的 Nemotron 3.5 Parse,均为开放且可商用的模型。
NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,基于 Cosmos3-H-Embodied-Nano 和临床胆囊切除视频与机器人运动学训练,可在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上实时生成受动作控制的手术场景。
推荐理由:原文交代了从桌面缝合到临床胆囊切除场景的迁移路径,以及教师蒸馏到四步、两步学生模型的取舍。
Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族,包含 Voxtral Small Transcribe 3、Voxtral Mini Transcribe 3。
推荐理由:原文给出语音智能体全链路模型与 SDK 的延迟、价格和多语言指标,可据此比较自建语音栈的成本与部署选择。
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam,面向编码智能体与长周期任务,总参数 501B、激活参数 23B,Reflection 称有效上下文长度为 100 万 token,权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布,提供 BF16、FP8、NVFP4 三种 checkpoint。
推荐理由:文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种 AWS 部署路径,可据此评估开源编码模型的自托管成本。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Super VL,这是一款 120B 参数的开源多模态模型,面向持续在线的专用智能体,官方称其吞吐量最高可达同类模型的 5 倍。
推荐理由:原文给出三款模型的参数规模、部署层级和开放权重,读者可据此判断开源智能体模型从数据中心到端侧的覆盖方式。
Mistral AI 发布 Timestral,提供 5M–209M 四种参数规模,主打 CPU 高效运行与零样本即用。该模型面向概率预测任务,官方称其达到当前最优水平。
Meta 发布开放权重前沿多模态混合专家(MoE)模型 Muse Spark Open,相关介绍发布在 Hugging Face Blog。原文正文抓取失败,除标题外暂无更多细节。
Hugging Face 博客发布标题为 Welcome Beam 的文章,宣布一个 501B 的开源模型 Beam,称其可被用户拥有、定制和扩展。材料抓取失败,正文不可用,除标题外的能力、许可和开放方式均未披露。
Apertus 1.5 在 8B 和 70B 两个规模上扩展了 Apertus 1.0,新增图像与音频理解、可选思考模式、4 倍长的上下文窗口(262,144 tokens),并改进指令遵循与工具调用,权重以 Apache 2.0 许可发布于 Hugging Face。
推荐理由:原文完整公开了多模态早融合方案、四阶段预训练与五阶段后训练流程,可供研究开源模型如何扩展模态与长上下文。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:原文给出模型架构、16 项基准对比和端侧推理速度,可据此判断本地智能体的可行边界。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon,并扩大 Fairwind Program 的受信任网络防御者范围。该模型在网络安全测试中解决了全部 12 个端到端模拟攻击场景,上一代为 5 个;在 Gray Swan 间接提示注入基准上,15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向开发者、企业和消费者开放,通过 AI Studio 与 Gemini API 提供,Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用,Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 使用。
推荐理由:官方给出 Argon 在编码、科研与安全场景的实测数据与开放入口,可据此判断前沿模型的能力边界。
阿布扎比技术创新研究院(TII)发布 Falcon-ASR,这是一个 1.6B 参数的语音识别模型,重点支持阿联酋方言,同时覆盖英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上线。据 Anthropic 说法,它是 Claude 5.5 系列中速度最快、效率最高的模型,面向子智能体和大量成本敏感型任务,多数任务成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。
推荐理由:文章给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的能力定位、成本变化与调用示例,便于判断其在多智能体流程中的分工。
OpenAI 宣布 GPT-6 正在 ChatGPT 中面向全球上线,并同步推出 Intelligent UI。官方称新版本响应更快,提供可视化内容与可直接探索和使用的交互体验。
推荐理由:原文给出 GPT-6 在 ChatGPT 全球上线的核心信息,读者可据此了解新模型与 Intelligent UI 的同步推出。
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开放权重模型 d1-3B 和 d1-omni-600M(实验性)。
推荐理由:Liquid AI 公开两款决策模型及端侧与 GPU 实测延迟,可据此判断单次前向决策在边缘设备上的可用性。